celerite

快速可扩展的1D高斯过程建模库

celerite 高斯过程时间序列分析天文学开源项目 Github

celerite是一个开源的1D高斯过程建模库，支持C++和Python语言实现。它采用快速算法，特别适用于天文时间序列数据分析。尽管已被celerite2取代，但仍进行基本维护。celerite能显著提升大规模数据集的高斯过程建模效率，为天文学等领域研究提供有力工具。该项目的相关论文已发表，为其提供了学术支持。

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介绍相关项目

FinGPT - 开源金融大模型FinGPT，快速适应市场变化

FinGPTGithub开源项目情感分析指令调优数据集金融大语言模型

FinGPT项目提供开源金融大语言模型，重点解决金融行业的高训练成本和频繁更新需求。利用RLHF技术，实现了金融数据的快速更新和轻量级适配，并降低微调费用。FinGPT-Forecaster和多任务情感分析模型的性能超过GPT-4，展现出在金融预测和情感分析方面的强大能力。开源平台和丰富的数据集使开发者能够轻松再现和应用这些先进模型。

cucim - 提升多维图像处理性能的开源库

GPU加速GithubRAPIDScuCIM图像处理多维图像开源项目

cuCIM 是一个开源的高性能多维图像处理和计算机视觉软件库，应用于生物医学、地理空间、材料科学、生命科学和遥感领域。利用基于 GPU 的加速技术，cuCIM 提供了增强的大规模和多维 TIFF 文件处理能力，并且支持简便的 Python 接口和多种图像格式，如 Aperio ScanScope 虚拟切片、Philips TIFF 和多分辨率压缩 TIFF 文件。

opentelemetry-cpp - OpenTelemetry C++客户端分布式追踪与监控利器

C++GithubOpenTelemetry可观测性开源项目跨平台

opentelemetry-cpp是OpenTelemetry规范的C++实现，提供日志、指标和追踪功能。项目支持C++14/17/20标准，跨平台兼容性强。丰富的示例和文档便于开发者集成使用。作为活跃的开源项目，opentelemetry-cpp持续更新迭代，为分布式系统监控提供可靠支持。

tsmoothie - Python时间序列平滑和异常检测库

BootstrapGithubtsmoothie平滑处理开源项目异常检测时间序列

tsmoothie是一个Python库，专门用于时间序列平滑和异常检测。它提供多种平滑技术，包括指数平滑、卷积平滑和谱平滑等，能高效处理单个或多个时间序列。该库支持计算置信区间，便于识别异常值，并实现了滑动窗口平滑和时间序列bootstrap功能。tsmoothie适用于各类时间序列分析任务，是数据科学家和分析师的有力工具。

monster - 现代C++模板元编程框架助力编译时算法开发

C++模板元编程GithubMonster序列操作开源项目编译时算法高阶元函数

Monster是一款基于C++20的模板元编程框架，专为编译时算法和序列操作设计。它提供了一套完整的工具，支持纯类型编程，并充分利用了概念和Lambda模板等现代C++特性。作为一个仅包含头文件的库，Monster无需额外依赖，适用于各种需要高效编译时计算的项目。该框架通过简化高级模板元编程的复杂性，使开发者能更轻松地实现和维护相关代码。

pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测

GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化

PyAF是一个开源的Python自动预测库，基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值，功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测，提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x，采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。

lightkurve - Kepler和TESS天文数据分析的开源Python工具

GithubKeplerLightkurvePython包TESS天文数据分析开源项目

Lightkurve是为分析Kepler和TESS太空望远镜数据而设计的开源Python包。它提供高质量的功能模块和教程,简化了天文时间序列数据的处理过程。该工具支持像素和光变曲线分析,适用于手动和自动化的研究流程。Lightkurve旨在帮助学生、天文学家和业余爱好者更便捷地开展相关研究工作。

tslearn - Python时间序列分析机器学习库

GithubPython库tslearn开源项目数据预处理时间序列分析机器学习

tslearn是一个开源的Python库，专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列，兼容scikit-learn，包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作，支持超参数调优和管道等功能，为研究和实践提供全面工具支持。

xgboost - 高效灵活可扩展的梯度提升算法库

GithubXGBoost分布式计算开源项目数据科学机器学习梯度提升

XGBoost是一款高性能的梯度提升算法库，专为效率、灵活性和可扩展性而设计。它能快速准确地处理大规模数据集，解决各类机器学习问题。XGBoost支持多种分布式环境，可处理超十亿样本的数据。作为开源项目，XGBoost不断通过社区贡献来提升性能和扩展功能。

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